BP神经网络模型在应急需求预测中的应用——以地震伤亡人数预测为例

被引:41
作者
钱枫林
崔健
机构
[1] 江南大学商学院
关键词
地震灾害; 伤亡人数预测; 主成分分析(PCA); BP神经网络; 应急需求预测;
D O I
10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2013.04.017
中图分类号
X913.4 [安全系统工程];
学科分类号
0837 ;
摘要
为更准确地预测应急需求,以地震伤亡人数预测为例,收集1990—2010年全国范围内破坏性地震的伤亡人数资料,综合考虑影响地震人员伤亡的众多因素,选取地震发生时间、震级、震中烈度、人口密度、抗震设防烈度、预报水平等6项主要因素作为评价指标,采用BP神经网络,以主成分作为输入层神经元,伤亡人数作为输出层神经元,经过网络训练对样本数据进行仿真,建立地震伤亡人数预测模型。算例表明,与高斯拟合函数模型相比,BP神经网络模型对地震后伤亡人数的预测精度提高了7.5%。
引用
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